盖世汽车讯 7月30日，为高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶（AV）和机器人自动化提供先进人工智能（AI）软件的供应商Helm.ai宣布推出用于模拟整个自动驾驶汽车堆栈的多传感器生成AI大模型（Foundation Model）WorldGen-1，可同时合成多种模式和视角的高度逼真的传感器和感知数据，将传感器数据从一种模式推断到另一种模式，并预测驾驶环境中车辆自身和其他目标的行为。这些基于AI的仿真功能简化了自动驾驶系统的开发和验证。

图片来源：Helm.ai

利用生成式DNN架构和深度教学（一种高效的无监督训练技术）的创新，WorldGen-1基于数千小时的不同驾驶数据进行训练，涵盖了自动驾驶堆栈的每一层，包括视觉、感知、激光雷达和里程计。

WorldGen-1可同时为环视摄像头、感知层的语义分割、激光雷达前视图、激光雷达鸟瞰图和物理坐标中的自车路径生成高度逼真的传感器数据。通过在整个AV堆栈中一致地生成传感器、感知和路径数据，WorldGen-1可以从自动驾驶汽车的角度准确复制潜在的真实情况。这种全面的传感器仿真功能可以生成高保真多传感器标记数据，以解决和验证大量具有挑战性的极端情况。

此外，WorldGen-1还可以从真实摄像头数据推断出多种其他模式，包括语义分割、激光雷达正面视图、激光雷达鸟瞰图和自车路径。此功能允许将现有的仅摄像头数据集扩充为合成多传感器数据集，从而增加仅摄像头数据集的丰富性并降低数据收集成本。

除了传感器仿真和推断之外，WorldGen-1还可以根据观察到的输入序列预测行人、车辆和自车相对于周围环境的行为，生成长达数分钟的真实时间序列。这使得人工智能能够生成各种潜在场景，包括罕见的极端情况。WorldGen-1可以根据观察到的输入数据对多种潜在结果进行建模，展示了其先进的多智能体规划和预测能力。凭借这种对驾驶环境的理解及其预测能力，WorldGen-1成为意图预测和路径规划的宝贵工具，既可以作为开发和验证的手段，也可以作为做出实时驾驶决策的核心技术。

Helm.ai首席执行官兼联合创始人Vladislav Voroninski表示：“将生成式AI架构的创新与我们的深度教学技术相结合，可以产生一种高度可扩展且资本高效的生成式AI。借助WorldGen-1，我们朝着缩小自动驾驶模拟与现实之间的差距又迈进了一步，这是简化和统一高端ADAS和L4系统开发和验证的关键。我们为汽车制造商提供了一种加速开发、提高安全性并大幅缩小模拟与真实测试之间差距的工具。”

Voroninski补充道：“从WorldGen-1生成数据就像是在完整AV传感器堆栈的丰富程度上创建一个现实世界驾驶环境的大量不同数字孪生集合，其中充满了像人类一样思考和预测的智能代理，使我们能够应对自动驾驶中最复杂的挑战。”